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Enregistrement W3189854562 · doi:10.1002/evan.21921

Plant wax biomarkers in human evolutionary studies

2021· review· en· W3189854562 sur OpenAlexafffund
Robert Patalano, Patrick Roberts, Nicole Boivin, Michael D. Petraglia, Julio Mercader

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Anthropology Issues News and Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMinistry of Natural Resources and TourismMax-Planck-GesellschaftRoyal Anthropological InstituteExplorers Club
Mots-clésPaleoanthropologyContext (archaeology)TaphonomyEcologyEnvironmental changeClimate changeHabitatMiddle Stone AgeGeographyArchaeologyBiologyPleistocene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant wax biomarkers are an innovative proxy for reconstructing vegetation composition and structure, rainfall intensity, temperature, and other climatic and environmental dynamics. Traditionally used in earth sciences and climate studies from "off-site" ocean and lake records, biomarker research is now incorporated in archeology and paleoanthropology to answer questions relating to past human-environment interactions and human evolution. Biomarker research is generating new and exciting information on the ecological context in which Homo and its closest relatives evolved, adapted, and invented stone tool technologies. In this review, we examine plant wax biomarkers and their use in reconstructing past plant landscapes and hydroclimates. We summarize the applications of plant wax molecular proxies in archeological research, assess challenges relating to taphonomy, consider the role of modern plant ecosystems in interpreting ancient habitats, and examine case studies conducted at key paleoanthropological locations in eastern and southern Africa and Europe.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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